一.词义解析 UDF(User-Defined-Function) 一进一出 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) 多进一出 (聚合函数,MR) UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)  一进多出(生成多行结果) 二.UDF 1.注意事项 a)自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF. b)需要实现evaluate函. c)evaluate函数支持重载. 2.代

前言: hive本身提供了丰富的函数集, 有普通函数(求平方sqrt), 聚合函数(求和sum), 以及表生成函数(explode, json_tuple)等等. 但不是所有的业务需求都能涉及和覆盖到, 因此hive提供了自定义函数的接口, 方便用户扩展. 自己好像很久没接触hadoop了, 也很久没博客了, 今天趁这个短期的项目, 对hive中涉及的自定义函数做个笔记. 准备: 编写hive自定义函数前, 需要了解下当前线上hive的版本. hive --vesion 比如作者使用到的hive

hive -- 自定义函数和Transform UDF操作单行数据, UDAF:聚合函数,接受多行数据,并产生一个输出数据行 UDTF:操作单个数据 使用udf方法: 第一种: add jar xxx.jar cteate temporary function 方法名; 注销一个jar方法:drop temporay function 方法名: 第二种:写一个脚本 vi cat hive_init add jar /home/data/xxx.jar create temporary fucnt

首先什么是UDF,UDF的全称为user-defined function,用户定义函数,为什么有它的存在呢?有的时候 你要写的查询无法轻松地使用Hive提供的内置函数来表示,通过写UDF,Hive就可以方便地插入用户写的处理代码并在查询中使用它们,相当于在HQL(Hive SQL)中自定义一些函数,首先UDF必须用java语言编写,Hive本身就是用java写的. 编写UDF需要下面两个步骤: 1.继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF 2.实现evaluate函数,这

1介绍 Hive自定义函数包括三种UDF.UDAF.UDTF UDF(User-Defined-Function) 一进一出 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) 聚集函数,多进一出.Count/max/min UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)  一进多出,如lateral view explore) 使用方式 :在HIVE会话中add 自定义函数的jar文件,然后创建function继而使用

Hive 自定义函数 UDF UDTF UDAF 1.UDF:用户定义(普通)函数,只对单行数值产生作用: UDF只能实现一进一出的操作. 定义udf 计算两个数最小值 public class Min extends UDF { public Double evaluate(Double a, Double b) { if (a == null) a = 0.0; if (b == null) b = 0.0; if (a >= b) { return b; } else { return a

Hive是一种构建在Hadoop上的数据仓库,Hive把SQL查询转换为一系列在Hadoop集群中运行的MapReduce作业,是MapReduce更高层次的抽象,不用编写具体的MapReduce方法.Hive将数据组织为表,这就使得HDFS上的数据有了结构,元数据即表的模式,都存储在名为metastore的数据库中. 可以在hive的外壳环境中直接使用dfs访问hadoop的文件系统命令. Hive可以允许用户编写自己定义的函数UDF,来在查询中使用.Hive中有3种UDF: UDF:操作单个

hive 支持自定义UDF,UDTF,UDAF函数 以自定义UDF为例: 使用一个名为evaluate的方法 package com.hive.custom; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; public class XiaoUDF extends UDF { /** * 值加1000 * @param i * @return val */ public Int

1.UDF:用户定义(普通)函数,只对单行数值产生作用: 继承UDF类,添加方法 evaluate() /** * @function 自定义UDF统计最小值 * @author John * */ public class Min extends UDF { public Double evaluate(Double a, Double b) { if (a == null) a = 0.0; if (b == null) b = 0.0; if (a >= b) { return b; }

A left join B, 这个B会连到A. 如<A1,B>, <A2,B>,在处理第一条记录的时候将B.clear(),则第二条记录的B是[]空的这是自定义UDF函数必须注意的, 简单地说: 不要去操作参数. 让框架去负责.

UDF(user defined functions) 用于处理单行数据,并生成单个数据行. PS: l 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF”.l 一个普通UDF必须至少实现一个evaluate()方法,evaluate函数支持重载. 主要步骤如下: 步骤1 把以上程序打包成AddDoublesUDF.jar,并上传到HDFS指定目录下(如“ /user/hive_examples_jars/” )且创建函数的用户与使用函数的用户有该文

Hadoop Streaming提供了一个便于进行MapReduce编程的工具包,使用它可以基于一些可执行命令.脚本语言或其他编程语言来实现Mapper和 Reducer,Streaming方式是基于Unix系统的标准输入输出来进行MapReduce Job的运行. 任何支持标准输入输出特性的编程语言都可以使用Streaming方式来实现MapReduce Job,基本原理就是输入从Unix系统标准输入,输出使用Unix系统的标准输出. Streaming的实现需要TRANSFORM()函数和U

1.解压hive的压缩包 2.新建java项目,将hive压缩包里面lib文件夹的jar包导入新建的项目 3.编写java程序 package udfdemo; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class ToLower extends UDF{ public String evaluate(String field){ return field.toLowerCase(); } } 注意:一定要继承UDF类 4.将项目作为ja

当我们进入企业就会发现,很多时候,企业的数据都是加密的,我们拿到的数据没办法使用Hive自带的函数去解决,我们就需要自己去定义函数去查看,哈哈,然而企业一般不会将解密的代码给你的,只需要会用,但是我们也需要知道怎么去实现. 1.打开编译器,我使用的myEclipse,  在maven项目中添加依赖 <!-- Hive_UDF --> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId&

0. 说明 UDF //user define function //输入单行,输出单行,类似于 format_number(age,'000') UDTF //user define table-gen function    //输入单行,输出多行,类似于 explode(array); UDAF //user define aggr function    //输入多行,输出单行,类似于 sum(xxx) Hive 通过 UDF 实现对 temptags 的解析 1. UDF 1.1 代码

三  Hive 自定义函数UDF和Transform 开篇提示: 快速链接beeline的方式: ./beeline -u jdbc:hive2://hadoop1:10000 -n hadoop 1.自定义函数UDF 当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user-defined function) UDF  作用于单个数据行,产生一个数据行作为输出.(数学函数,字符串函数) 2开发实例 2.1 原始数据格式 {"movie":

本博文的主要内容如下: .hive的详细官方手册    .hive支持的数据类型   .Hive Shell .Hive工程所需依赖的jar包  .hive自定义函数 .分桶4   .附PPT hive的详细官方手册 http://hive.apache.org/ https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual 标准的SQL,hive都支持. 这就是,为什么目前hive占有市场这么多,因为,太丰富了,当然,Spark

本博文的主要内容如下: .hive的详细官方手册    .hive支持的数据类型   .Hive Shell .Hive工程所需依赖的jar包  .hive自定义函数 .分桶4   .附PPT hive的详细官方手册 http://hive.apache.org/ https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual 标准的SQL,hive都支持. 这就是,为什么目前hive占有市场这么多,因为,太丰富了,当然,Spark

4.2.Hive参数配置方式 Hive参数大全: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties 开发Hive应用时,不可避免地需要设定Hive的参数.设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率,或帮助定位问题.然而实践中经常遇到的一个问题是,为什么设定的参数没有起作用?这通常是错误的设定方式导致的. 对于一般参数,有以下三种设定方式: l  配置文件 l  命令行参数 l  参数声明   配

一自定义函数简介 (1)自定义函数定义 用户自定义函数(user-defined function,UDF)是一种对MySQL数据库扩展的途径,其用法与内置函数相同. (2)自定义函数的两个必要条件 1)参数:可以有零个或多个. 2)返回值:只能有一个返回值. 使用自定义函数的注意事项 1)所有函数都有返回值,但不一定都有参数. 2)函数的参数与返回值之间没有必然的内在联系. 3)函数可以返回任意类型的值,同样可以接收这些类型的参数. (3)创建自定义函数 创建自定义函数的语法结构: CREAT